alles

Die 5 D’s:

• Tod (Death)

• Disease (Krankheit)

• Beschwerden (Discomfort)

• Körperbehinderung (Disability)

• Unzufriedenheit (Dissatisfaction)

Klinische Medizin:

• individuumsbezogen

• krankheitsbezogen, d.h. kurativ

Epidemiologie:

• bevölkerungsbezogen

• auch gesundheitsbezogen, d.h. präventiv

• 
  

Primär durch:

• Ernährung

• Hygiene

• Wohnbedingungen

• Arbeitsbedingungen

• Verkehrssicherheit

• Impfungen

erst Sekundär durch:

• Kurative Medizin

(Gültigkeit, Richtigkeit)

• beschreibt, in welchem Ausmaß die Daten messen, was sie messen sollen – d.h. inwieweit die Resultate einer Messung dem tatsächlichen Zustand entsprechen.

(Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit, Präzision)

• beschreibt das Maß, bis zu welchem wiederholte Messungen eines stabilen Zustandes, die durch unterschiedliche Untersuchende und verschiedene Instrumente zu verschiedenen Zeiten und an verschiedenen Stellen vorgenommen werden, zu gleichen Ergebnissen führen.

Abnormal = ungewöhnlich

• Referenzbereich basierend auf ±1,96 SD oder Perzentilen

• Niedriger Blutdruck,hohe Knochendichte (BMD)?

Abnormal = assoziiert mit Krankheit

• Assoziiert mit einem signifikanten Risiko, Ergebnisse zu haben oder

  zu entwickeln (5Ds)

Abnormal = Die Behandlung des Zustands führt zu einem besseren klinischen Ergebnis.

• Auch sinnvoll bei asymptomatischen Zuständen

• Die Etikettierung „Abnormal“ kann zur Belastung führen, die bei Abwesenheit einer Behandlung möglicherweise nicht gerechtfertigt ist.

• Mittelwert

• Median

• Modalwert

• Spannweite

• Standardabweichung

• Perzentil

bei einer Normalverteilung enthält

• eine Standardabweichung ca. 68% der Werte

• zwei Standardabweichungen ca. 95% der Werte

• drei Standardabweichungen ca. 99,7% der Werte

• Vergleich zweier Messmethoden des selben Gegenstandes

• x-Achse: Mittelwerte der einzelnen Messpunkte

• y-Achse: Differenz zwischen den einzelnen Messpunkten

• durchschnittliche Differenz ist der Bias -> je größer der Bias, desto größer der Hinweis aus systematische Verzerrung (v.a. von Interesse wann; z.B. bei größeren Werten große Verzerrung…)

• Laborwert

• physikalischer Messwert

• Interpretation der Ergebnisse eines bildgebenen Verfahrens

• Information aus Anamnese

• Biomarker

• Wahre Positivrate zu falscher Positivrate

• 1. Zufall, 2. Perfekter Test (nur wahre Positive), 3. Kurve irgendwo dazwischen für jeden einzelnen Schwellenwert

• je näher der Wert an 1 ist, desto besser misst das Modell (AUC: Area Under the Curve)

• graphische Darstellung, wie sehr ein diagnostisches Testergebnis die Wahrscheinlichkeit ändert, dass ein Patient eine Krankheit hat

linke Achse: Wahrscheinlichkeit für Krankheit vor dem Test

zentrale Achse: Likelihood Ratio des Tests

rechte Achse: Wahrscheinlichkeit für Krankheit nach Testergebnis

Die Studie schloss Patient*innen mit einer bestimmten Erkrankung aus, von der bekannt ist, dass diese die Funktionsweise des Tests nachteilig beeinflusst, was die diagnostische Genauigkeit erhöhen würde.

-Schwierige Fälle ausgeschlossen

Demografische und klinische Merkmale der Studienpopulation können das Maß für die diagnostische Genauigkeit beeinflussen.

-(Un-)typische Zusammensetzung der Fälle

Die Lesenden interpretieren die Ergebnisse von (subjektiven) Tests in Situationen mit einer höheren Prävalenz der Zielbedingung mit größerer Wahrscheinlichkeit als abnormal.

-Testeigenschaften abhängig vom Kontext

Die Verzerrung von Maßen für die diagnostische Genauigkeit, die durch die Kenntnis des Ergebnisses des Referenzstandards bei der Interpretation des Indextests verursacht wird.

-Kontamination

Die Beobachtung, dass Interpretationen genauer werden, wenn den Bewertenden zusätzliche klinische Informationen zur Verfügung gestellt werden.

-Kontamination

Das Ergebnis des Indextests beeinflusst die Entscheidung, den Referenzstandardtest durchzuführen.

-Selektion des Goldstandards